본 연구는 다중어 질의어를 제공하는 대용량 정보검색 시스템, 콘도르에 대한 고찰이다. 이 시스템은 전북대학교, (주)서치라인, 그리고 카네기멜론 대학교가 컨소시엄 형태로 개발하였다. 이 시스템의 질의처리는 확률 모델을 기반하고 있으며 최근 정보검색 시스템에서 제공하는 문서 클러스터링 기능을 제공하고 있다. 특히 시스템의 특징은 다중어 질의어를 처리하고 질의를 중심으로 온라인으로 문서를 클러스터링하고 요약하는 것이다. 본 시스템은 이미 국내의 3,000만개 웹페이지에 대한 테스트를 마쳤으며 그 안정성을 확보하고 있다.
대용량의 정보를 다루는 정보검색 시스템은 정보 처리 과정에서 디스크 접근 시간이 큰 오버헤드로 작용한다. 본 논문에서는 단일 기계에서 작동하는 정보검색 시스템이 가지는 이러한 문제점을 해결하기 위해 PC 클러스터 기반 정보검색 시스템을 구현하였다. 색인어 간의 동시 등장 빈도 정보를 이용한 Greedy De-clustering 알고리즘으로 클러스터에 색인어 역파일을 병렬 분산하여 저장하고, SCI 기반의 효율적인 통신 시스템을 구축하여 클러스터 노드간의 통신이 원활하게 하였다. 따라서 사용자 질의어를 처리할 때 질의어별로 가져오는 색인어 역파일의 디스크 접근 시간이 감소하는 효과를 얻을 수 있었으며, 기존의 단일 기계에서 수행되는 정보 검색 시스템보다 수행속도가 2.3배 빠른 시스템을 구현하였음을 실험을 통해 확인하였다.
본 연구는 지시사가 문맥에서 이미 언급된 개체를 대용하여 지시하는 문맥지시의 경우에 각 언어별로 어떠한 지시자가 사용되며 이들의 분포는 어떠한 양식을 보이는지를 한국어, 영어, 러시아어, 서반아어를 대상으로 살펴본 것이다. 영어에서는 근칭/원칭 지시사가 직시적인 용법에서의 의미를 비교적 유지하면서 고르게 분포하는 반면 한국어, 러시아어, 서반아어 등은 좀 더 자주 사용되는 형태와 그렇지 못한 형태의 무표/유표적인 분포를 보인다. 이러한 각 언어에서 보여주는 다양한 지시사 분포양식을 인지상태와 화자의 관심의 중심이라는 측면에서 재조명하여 비교, 대조 분석함으로써 유표적인 형태에 대한 유형론적 의미를 모색한다.
정보 검색 시스템에서 문서의 내용을 대표하는 용어를 추출하거나 정보 추출 및 텍스트 마이닝에서 특정 정보만을 추출하려면 고유명사에 대한 대용어 문제가 해결되어야 한다. 대용어 해소 문제는 인칭 명사에 대한 대명사의 선행사 결정 문제가 대표적이다. 본 논문에서는 한국어에서 문서의 내용을 보다 정확히 분석하기 위해 3인칭 대명사 “그/그녀/그들/그녀들”의 선행사를 결정하는 방법을 제안한다. 일반적으로 3인칭 대명사의 선행사는 현재 문장 또는 이전 문장의 주어인 경우가 많고, 또한 3인칭 대명사가 2회 이상 반복되는 경우가 자주 발생한다. 이러한 특성을 이용하여 현재 문장과 이전 문장에 출현한 인칭 명사들 중에서 선행사로 사용되는 경우를 조사하여 선행사 결정 규칙을 발견하였다. 이 경험 규칙은 3인칭 대명사의 격에 따라 조금씩 달라지기 때문에 대명사의 격에 따라 주격, 목적격, 소유격으로 구분하여 기술하였다. 제안한 방법의 타당성을 검증하기 위하여 신문 기사의 정치 관련 문서에서 대명사의 격에 따라 100개씩 총 300개의 실험 대상을 선정하였으며, 실험 결과로 3인칭 대명사의 선행사 결정 정확도는 재현율이 79.0%, 정확률이 86.8%로 나타났다.
At least two projects for English-to-Korean translation have been already in action for the last few years, but so far no attention has been paid to the problem of resolving pronominal reference and a default pronoun translation has been considered instead. In this paper we argue that pronous cannot be handled trivially in an English-to-Korean translation and one cannot bypass the task of resolving anaphoric reference if aiming at good and natural translation. In addition, we propose lexical transfer rules for English-to-Korean anaphor translation and outline an anaphora resolution model for an English-to-Korean MT system in operation.
한국어의 이해와 산출의 심리적 과정에 대한 인지심리학적 연구들을 개관하였다. 한국어의 통사적 구분분석처리 과정, 대용어 참조 해결 과정, 덩이글 이해와 지식구조의 활용 과정, 말실수와 글쓰기의 언어 산출 과정 등에 대한 심리학적 연구를 개관하여 주요 실험적 결과와 이론적 의의를 논하고, 이들이 앞으로의 한국어 이해와 산출 과정에 대한 인지과학적 연구에 시사하는 바를 논의하였다.
본 논문에서는 대용량 멀티미디어 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 비디오 검색 시스템의 설계를 제안한다. 제안하는 시스템은 주석기반검색과 특징기반 검색을 각각의 에이전트를 통하여 자동으로 처리하였다. 먼저 주석기반검색은 사용자의 검색어를 입력하게 되면 가중치를 적용하여 의미를 더욱 구체화 하여 오류율을 최소화 하였으며, 특징기반검색은 주석기반검색에서 선택된 키프레임에 의해 데이터베이스의 영상들과 유사도를 검사하여 검색하였다. 시스템의 구현결과 기본시스템보다 0.5%의 재현율의 향상과 97.8%의 정확률을 나타내었다.
한 문서에서 동일한 개체(Entity)를 지칭하는 고유명사가 다른 형태로 출현하는 현상은 문서요약의 품질을 떨어지게 만드는 요소이다. 이런 문제를 해결하기 위해서는 각각의 고유명사 및 지칭어를 인식하고 이들간의 상관 관계를 밝혀야 한다. 본 논문에서는 이런 문제를 개체명 조응 대용 관계로 정의하고 출현 특성에 따라 분류한 후 특성에 맡는 처리 방법을 보인다. 이를 위하여 고유명사의 조응 출현 양상에 따른 휴리스틱을 만들고, 고유명사를 지칭하는 명사들의 시소러스를 구축한 후 이들을 처리하는 방법을 제안한다.
정보화 사회로 발전하면서 크고, 다양하며, 복잡한 데이터들이 생겨나고 저장, 유지되어 데이터베이스도 대형화되면서, 대용량 데이터베이스의 성 문제는 매우 중요한 논점이 되었다. 본 논문에서는 관계형 데이터베이스 시스템의 새로운 성능향상 보조도구를 소개한다. 본 도구의 목적은 사용자나 시스템 관리자가 특정 데이터베이스 시스템에서 성능 영향을 주는 요소들을 효과적으로 파악하여 데이터베이스 시스템이 높은 수준의 성능을 유지할 수 있도록 도와준다. 설계 원리, 시험 데이터베이스, 그리고 튜닝 질의어들이 보여진다. 9개의 카테고리 안의 총 36개의 시험 질의어가 제안되었다.
기존 그리드 기반의 전통적인 RDBMS는 비구조적 데이터에 대한 색인이 지원되지 않았다. 이러한 제약 조건들로 인해 파일 문서 및 비 구조화된 데이터의 검색 엔진으로는 부적합하였다. 최근에 다양한 검색 오픈소스(Solr, Lucene)등으로 검색 엔진이 개발되어 활용되고 있지만, 검색한 결과와 기존 데이터의 연동이 쉽지 않고 구조 변경이 어려우며, 사용자의 다양한 요구 사항 수용이 쉽지 않은 단점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 빠른 검색을 위한 색인 (index) 최적화와 대용량 데이터 처리를 위한 파티션 기반 데이터의 분할 및 정복 (divide and conquer) 처리, 이중화된 검색어 색인 기능을 구현하였다. 또한 동의어 사전을 구축하여 연관 관계 분석이 가능하도록 DB를 구축하여 검색어와 동의어의 상호 관계성을 유지하였으며 오픈 소스보다 발전한 형태의 검색 엔진을 개발하는 것을 목표로 하였다. 본 연구를 위해 약 400만건 이상의 다양한 포맷 (Ms-office, Hwp, Pdf, Text)등의 파일 문서를 샘플로 실험을 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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